# Aivanov_scan_ogc

Pipeline d'extraction structurée des **fiches OGC** (contrôles T2A/PMSI de l'Assurance
Maladie) à partir de PDFs scannés. Produit un JSON par dossier + validation automatique
des codes médicaux contre les référentiels ATIH 2018.

---

## Architecture en une page

```
PDF scanné (6 pages)
      │
      ▼
┌───────────────┐   pipeline/ingest.py
│   ingest      │   → PNG 300 dpi, cache par hash SHA256
└───────┬───────┘
        ▼
┌───────────────┐   pipeline/classify.py
│   routing     │   → type de page (recueil, concertation_1/2, preuves…)
└───────┬───────┘   → vérif 1 seule page (ordre standard OGC respecté)
        ▼
┌───────────────┐   pipeline/ocr_qwen.py — Qwen2.5-VL-3B (VLM local ~7 Go VRAM)
│   extraction  │   + pipeline/prompts.py — JSON schemas par type de page
│   OCR + JSON  │   + pipeline/checkboxes.py — densité pixels pour Accord/Désaccord
└───────┬───────┘     (les VLM testés n'arrivent pas à lire les cases à cocher)
        ▼
┌───────────────┐   pipeline/validation.py + pipeline/referentials.py
│  validation   │   → lookup ATIH (CIM-10, CCAM, GHM, GHS 2018 en SQLite local)
│   ATIH        │   → suggestion Levenshtein ≤ 1 en cas de code invalide
└───────┬───────┘   → cross-check GHM ↔ GHS
        ▼
┌───────────────┐   pipeline/persist.py — JSON annoté + metadata
│  output JSON  │   pipeline/ui_overlay.py — Streamlit review/annotation
└───────────────┘
```

## Prérequis

- **Python 3.10 – 3.12**
- **Linux ou macOS** (testé sur Linux + RTX 5070, et macOS Apple Silicon)
- **GPU** : une carte CUDA avec **≥ 8 Go VRAM** (Qwen2.5-VL-3B en bfloat16 tient en 7 Go).
  Sur Apple Silicon, MPS fonctionne mais n'a pas été validé ici.
- **poppler** pour `pdf2image`
- **git**, **curl**

### Installation des deps système

**Linux (Debian/Ubuntu) :**
```bash
sudo apt update
sudo apt install -y python3.12 python3.12-venv python3-pip poppler-utils git curl
```

**macOS :**
```bash
brew install python@3.12 poppler git
```

## Installation du projet

```bash
git clone http://localhost:3100/Dom/Aivanov_scan_ogc.git
cd Aivanov_scan_ogc

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip

# Deps principales (GPU)
pip install "torch>=2.6" torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install transformers "accelerate>=1.0" qwen-vl-utils
pip install pdf2image Pillow openpyxl numpy

# UI + tests
pip install streamlit pytest
```

> **Note VRAM** : si la carte fait < 8 Go, réduire `max_pixels` dans
> `pipeline/ocr_qwen.py` (`max_pixels=1280 * 28 * 28` → `640 * 28 * 28`).
> Si pas de GPU du tout, le modèle tournera sur CPU mais **très lentement**
> (≈ 5-10 min par page au lieu de 3 s).

## Données d'entrée

Déposer les PDFs à extraire dans un répertoire, par exemple `2018 CARC/` à la racine.
Le nom est libre, mais les fichiers doivent suivre le modèle `OGC <N>.pdf` (ex.
`OGC 7.pdf`). Le répertoire de données **n'est pas dans le dépôt** (voir
`.gitignore`) — c'est à chacun de récupérer ses scans.

## Utilisation

### 1. Extraire un ou plusieurs dossiers

```bash
# Un PDF
python -m pipeline.cli "2018 CARC/OGC 7.pdf"

# Tout un répertoire
python -m pipeline.cli "2018 CARC" --out output/v2
```

Sortie : `output/v2/<nom>.json` avec la structure :

```json
{
  "fichier": "OGC 7",
  "pdf_hash": "…",
  "pages": [ { "page": 1, "type": "recueil", "elapsed_s": 6.3, … }, … ],
  "extraction": {
    "recueil":        { "etablissement": "…", "ghm_etab": "21M162", …,
                        "_validation": { "summary": {…}, "cross_checks": {…} } },
    "concertation_2": { "ghs_initial": "…", "decision": "…", "_validation": … },
    "concertation_1": { "argumentaire": "…", "date_concertation": "…" },
    "preuves":        { "date": "…", "pieces": […] }
  },
  "_meta": { "pipeline_version": "v1", "ocr_model": "…", "generated_at": "…" }
}
```

Temps attendu : ~35 s / dossier (6 pages).

### 2. Interface de review & annotation

```bash
streamlit run pipeline/ui_overlay.py
```

Ouvre **http://localhost:8501**. Sélectionner un dossier dans la sidebar ; pour chaque
page, l'image est affichée à gauche et les champs extraits (éditables) à droite. Les
codes médicaux sont annotés d'un badge ATIH (🟢 valide / 🟡 invalide mais suggestion /
🔴 invalide). Les corrections sont sauvegardées dans `gold/<nom>.json`.

### 3. Validation ATIH sur les JSONs existants

```bash
python annotate_validation.py     # annote output/v2/*.json et produit validation_report.md
```

Rapport produit : `validation_report.md` avec taux de validité par champ, suggestions de
correction OCR, incohérences GHM↔GHS.

### 4. Tests

```bash
pytest tests/                     # 11 tests unitaires sur les référentiels ATIH
```

### 5. Reconstruction de la base ATIH (si besoin)

La base SQLite `referentials/atih_2018.sqlite` est déjà incluse dans le dépôt, donc
aucune action n'est normalement requise. Si les sources changent :

```bash
python -m pipeline.referentials --build   # relit referentials/sources/ → SQLite
python -m pipeline.referentials --stats   # affiche le nombre de codes par table
python -m pipeline.referentials --test    # self-test rapide
```

## Structure des répertoires

| Chemin | Contenu | Dans git ? |
|---|---|---|
| `pipeline/` | Code de production (modules OCR, validation, UI) | ✅ |
| `pipeline/ui_overlay.py` | Interface Streamlit | ✅ |
| `referentials/sources/` | Données ATIH brutes (XLSX, XML ClaML, ~8 Mo) | ✅ |
| `referentials/atih_2018.sqlite` | Base SQLite générée (3 Mo) | ✅ |
| `tests/` | Tests unitaires | ✅ |
| `output/` | Sorties legacy (pipeline V0 `extract_ogc.py`) | ✅ |
| `output/v2/` | Sorties pipeline V2 (JSONs annotés ATIH, 18 dossiers) | ✅ |
| `scratch/` | Scripts exploratoires (choix d'OCR) + README | ✅ |
| `bench_v2_report.md` | Comparaison V2 vs legacy | ✅ |
| `validation_report.md` | Rapport validation ATIH | ✅ |
| **`2018 CARC/`** | **PDFs scannés** — à fournir, **ignoré par git** | ❌ |
| `.cache/images/` | Cache PDF → PNG (reconstructible, gitignoré) | ❌ |
| `gold/` | Annotations manuelles (créé au besoin via l'UI) | ❌ |
| `.venv/` | Environnement Python virtuel | ❌ |
| `extract_ogc.py` | Pipeline legacy docTR+VLM (conservé pour comparaison) | ✅ |
| `generate_pdf.py` | Reconstruction de PDFs propres depuis JSON (legacy) | ✅ |

## État du pipeline (au 2026-04-24)

**Qualité mesurée sur 18 dossiers** (validation ATIH, fix `*`/`+N` appliqué) :

| Champ | Validité |
|---|---:|
| ghm_etab / ghs_etab / ghm_reco / ghs_reco | 94 % |
| codage_etab.dp | 94 % |
| codage_etab.das / codage_reco.das | 100 % |
| codage_etab.dr | 79 % (suffixes PMSI) |
| accord_desaccord (checkboxes) | 17/17 sur échantillon vérifié |

**Limites connues** (cf. `bench_v2_report.md`) :

- `codage_reco.*` sous-extrait (27 % de couverture, mais 100 % de validité quand
  extrait) — la colonne « Recodage » du tableau n'est pas lue systématiquement.
- `praticien_conseil` halluciné (biais fréquentiel « DR VIGNAU »).
- Pages manuscrites (p3 et parfois p6) : hors scope actuel.

**Pistes pour la suite** :

1. Prompt explicite colonne Recodage, ou crop demi-page droite en second passage.
2. Anti-hallucination praticien_conseil (consigne stricte + crop bas de page).
3. Passage de `ghs_injustifie` dans `checkboxes.py` (comme Accord/Désaccord).
4. Annotation manuelle d'un gold set de 5-10 dossiers via l'UI pour mesurer chaque
   itération contre une vérité auditée (et pas seulement contre le legacy qui contient
   lui-même des erreurs).

## Références

- **Modèle OCR** : [Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct)
- **Référentiels ATIH** : CIM-10 FR à usage PMSI, CCAM descriptive, Manuel des GHM, Tarifs MCO
  ([atih.sante.fr](https://www.atih.sante.fr))
- **Licence** : interne, projet non redistribué
